一种基于下载链接的僵尸网络恶意软件检测方法

    公开(公告)号:CN119544333A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411725602.3

    申请日:2024-11-28

    Abstract: 本发明涉及数据检测技术领域,公开了一种基于下载链接的僵尸网络恶意软件检测方法,首先进行原始流量解析,捕获环境中的pcap包并提取出pcap包中每个帧的IP、端口和url信息;对环境中的pcap包的数据进行数据集整理;进行训练检测,首先进行构建邻接矩阵,然后进行参数初始化;对初始化的数据再进行矩阵运算,然后再进行多通道训练,并进行图卷积层输入,训练出识别模型;对训练出的识别模型进行模型训练调优;将训练好的模型应用在基于下载链接的数据进行僵尸网络恶意软件的检测。本发明检测方法设计灵活,能够适应不断变化的恶意软件攻击手段和模式。通过动态调整检测策略和参数,本方法能够迅速响应和适应新出现的威胁,保持高效的检测能力。

    基于闭环反馈的主被动结合网络空间目标深度挖掘技术

    公开(公告)号:CN110474906A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910759126.X

    申请日:2019-08-16

    Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域,尤其是一种基于闭环反馈的主被动结合网络空间目标深度挖掘技术,包括主动探测数据、被动分析数据、以及威胁情报库,主动探测数据为基于网络探测的方法,对目标网络中存在的资产、以及资产相关的威胁、漏洞、运行状态、拓扑结构相关属性进行大面积的识别进行泛目标探测,被动分析数据为针对重点网络进行检测,获取实际流量,进行流量强化分析,通过被动分析数据进行重点目标检测分析时,检测为高价值线索,主动探测数据能够对该线索进行资产再识别,进行重要资产探测,威胁情报库用于对主动探测数据和被动分析数据进行数据情报支持,本发明主被动数据获取的协同联动和数据融合技术,可实现态势数据的及时、全面获取。

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